RagBuilder 使用教程

RagBuilder 使用教程

ragbuilder A toolkit to create optimal Production-readyRetrieval Augmented Generation(RAG) setup for your data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rag/ragbuilder

1. 项目介绍

RagBuilder 是一个开源工具包，旨在帮助用户自动创建优化的生产就绪的检索增强生成（RAG）设置。通过在不同的 RAG 参数上执行超参数调整（例如：分块策略：语义、字符等，块大小：1000、2000 等），RagBuilder 会评估这些配置在测试数据集上的性能，以识别适合您数据的最佳配置。此外，RagBuilder 还包括一系列预先定义的 RAG 模板，这些模板在多种数据集上表现出色。只需提供您的数据，RagBuilder 即可在几分钟内生成生产级别的 RAG 设置。

2. 项目快速启动

首先，确保您已经安装了 Python 环境。以下步骤将引导您快速启动 RagBuilder。

# 创建新的虚拟环境
python -m venv ragbuilder

# 激活虚拟环境
source ragbuilder/bin/activate

# 安装 RagBuilder
pip install ragbuilder

接下来，初始化并优化 RagBuilder：

from ragbuilder import RAGBuilder

# 使用默认设置初始化并优化
builder = RAGBuilder.from_source_with_defaults('https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/')
results = builder.optimize()

# 通过完整管道运行一个查询
response = results.invoke("What is HNSW?")

# 查看优化摘要
print(results.summary())

3. 应用案例和最佳实践

RagBuilder 可以用于多种应用场景，以下是一些案例和最佳实践：

• 案例 1： 使用 RagBuilder 优化问答系统的检索增强生成配置。
• 最佳实践： 在优化过程中，确保提供足够的测试数据，以便能够准确地评估不同配置的性能。

4. 典型生态项目

RagBuilder 是检索增强生成领域的一个典型项目，以下是与 RagBuilder 相关的一些生态项目：

• 项目 A： 一个用于构建自定义检索器的高效框架。
• 项目 B： 一个集成多种生成模型的统一接口。

通过结合这些生态项目，您可以进一步扩展 RagBuilder 的功能，以适应更复杂的应用需求。

ragbuilder A toolkit to create optimal Production-readyRetrieval Augmented Generation(RAG) setup for your data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rag/ragbuilder